测井曲线自动分层模型设计与实现

摘要在地球物理勘探中，为了了解地下地质情况,以便于对具有不同特点的地层确定研究目标，以及确定将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围，其中测井曲线分层是首先要完成的基础工作。

本文以1号井为标准井,建立数学模型实现了测井曲线的自动分层。

在建立模型过程中，对1号井的数据进行了分类：有效值、无效值、过渡值。

我们采用零替换的方法处理了题中出现的无效数据，对于其他非正常数据,由于其表现出的无规律性,因此我们采用了中值滤波的处理方法减小了噪声干扰,从而提高了数据质量.鉴于测井曲线中评价指标过多的情况，首先根据数据的特点进行了初步的筛选,剔除了信息含量少的指标。

对于留下的36个指标,又根据信息论的思想，计算出每一项指标的信息量，进一步剔除信息量较低的指标，最终得到22个测井曲线评价指标。

该模型对这22个指标进行了主成分分析，得到五个主成分，其累计贡献率达到了80％以上,起到了降维的作用。

再根据主成分的方差贡献率确定了每一个主成分的权重，然后将所有主成分加权求和得到一个新的综合指标，从而根据这一综合指标将所有的测井曲线综合为一条测井曲线，利于模型的后续处理。

对于每号井的综合测井曲线,该模型采用matlab软件编程进行了趋势分析，对测井曲线进行了粗分层，确定了分界点的可能位置，然后进行了层界面归并和加权值法命名,达到了测井曲线自动分层的目的。

依据建立的模型对1号井进行了自动分层，根据分层结果论证了该模型的准确性程度，得出该模型有较高的准确性。

然后对2至7号井进行了自动分层，通过了人工分层结果进行对比，分析了在测井曲线分层中出现的自动分层模型的准确度问题和人工分层的主观性问题。

最后，利用文中建立的模型对8至13号井进行了自动分层，给出了分层结果，并进行了对结果的分析.关键字：中值滤波；主成分分析;趋势分析一、问题重述在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情况，其中测井曲线分层是首先要完成的基础工作。

测井曲线分层的目的是为了在今后的研究中,便于对具有不同特点的地层确定研究目标，以及确定将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围。

测井曲线自动分层问题测井曲线自动分层问题摘要本问题要求以1号井建立数学模型，对第2号至7号井进行自动分层，并与人工分层结果进行比较。

确定合适的数学模型后，再对第8号至13号这些未人工分层的井进行自动分层。

本文的研究包括三个部分：模型准备、已人工分层井的模型建立与求解以及未人工分层井的模型建立与求解。

模型准备中首先对数据进行了筛除、中值滤波和归一化，使数据受干扰更小，之后通过主成分分析，加权平均出一个新主成分曲线作为综合测井指标。

已人工分层井模型中，首先应用了层内差异法对1号井进行细分层,其分层结果局部过细，因此再应用聚类分析进行并层处理，使一些过细的分层与临近合并，得到合理结果。

之后与活度分层法进行对比，最终确定了层内差异结合聚类并层作为最终分层方案。

当有人工分层结果时，可以参考进行层名对应确定，但面对一个未知的井时，层名确定就是新的问题。

在未人工分层井模型的建立与求解中，提出了利用纯泥岩这个具有鲜明特征的地质现象作为定位标记，用来定位长71层。

在未人工分层井模型中，首先应用之前成熟的层内差异结合聚类并层得到不含层名的分层结果后，利用纯泥岩经验，确定长71层，以此为突破，先后推理可确定所有层名。

上述模型，应用在已人工分层的井上，和人工分层吻合得很好，比较成功。

应用在未人工分层的井上时，结果合理，分层清楚均匀。

层内差异和聚类并层结合使用，既能保证分层准确又可使层次合理，问题得到了很好地解决，但是极个别会出现两层合并的现象。

最后我们对所有井进行井层剖面展示和简要分析，以新的角度看到所有井的层面分布和地形变化。

本文编程和数据处理在Matlab和Excel中完成，绘图在“卡奔”地质研究软件中完成。

关键字：主成分分析层内差异聚类层名对应活度函数分析1问题重述地质人员通过经验，从一定深度开始对井进行井层划分和命名，通常这些工作都是通过人工来进行的，即人工分层方法。

该方法费时费力，且分层取值过程中主观性较强，会因为不同的个人标准出现不同分层结果。

测井曲线自动分层问题摘要在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情形，其中测井曲线分层是第一要完成的基础工作，本文那么为进行此类大量工作而作探讨。

模型一从有效、有效的角度, 论述了测井曲线自动分层的步骤和人工分层的判别分析法。

采纳值滤法和归一法, 以此来排除因测量误差对模型的干扰。

建模期论述了模糊数学模型，新切近度公式在自动分层模型设计中的应用, 实现了测井曲线的自动分层, 模型计算期采纳主成份分析和聚类分析法，使理论取得有效的应用, 同时也验证了模型的可行性和有效性。

模型二通过先对测井曲线数据进行人工挑选，去除对结果阻碍不大的部份，通过网上查阅大量数据，得知GR和RT对分层最有阻碍，其中RT次于GR。

因此给予GR系数为0.9，RT系数为0.1，组合出一条新的测井曲线，再通过人工去除首尾毛刺，使数据更精炼，再通过中值滤波，归一化处置后，取得较明显的曲线，最后写极值分层指标函数和方差分层指标函数（程序见附录）进行两次分层，给出2至7号井的分层结果，最后用聚类分层方式做分层处置。

误差分析说明1至7号井的自动分层结果与人工分层结果吻合地专门好，模型是合理的。

关于问题二，咱们依照问题一中模型的不足作了改良，给出了8至13号井的分层结果并对结论作了大量的讨论。

关键词：测井曲线聚类分析中值滤波极值主成份分析一、问题重述在地球物理勘探中需要利用测井资料了解地下地质情形，其中测井曲线分层是第一要完成的基础工作。

测井曲线分层的目的是为了在尔后的研究中，便于对具有不同特点的地层确信研究目标，和确信将要重点研究的地层，统一不同井号的研究范围。

通常，在一个区域内，通过前期地质研究工作，结合各类测井数据，第一对最先开发的参考井进行详细研究。

一种测井数据，都反映了地质结构的特点和地层的转变，地质人员通过体会，综合各类测井数据反映的地层特点，将井从必然深度开始，对井进行井层划分和命名，如1号井从距井口深294米处开始，依次往下，定名为长3一、长3二、长33、长4一、长4二、长6一、长6二、长63、长7一、长7二、长73、长8一、长8二、长9一、长92等地层。

基于有序聚类分析的测井曲线自动分层策略武汉科技大学 邹奇林 胡卫 赵亚洲指导老师：李明摘要：测井曲线的分段要求样本分类时不打乱次序，本文基于有序最优分段的理论，针对样本过大的问题首先进行中值滤波处理进而运用边缘检测的方法压缩采样点数目，对于窗口大小的选择利用BP 神经网络自我反馈寻求最佳窗口大小，在综合各种测井曲线的基础上运用主成分分析法提取主因子作为样本指标，结合有序聚类分析初步确定拟划分地层数，然后运用爬山法并做出分层数目—总变差图寻求最佳分段数，从而获得全局最优解。

最后利用Fisher ’s 判别分析进行井的地层命名，通过对分类效果进行检测，结果表明该模型求解效果精确度较高。

关键词：总变差，最优分割，边缘检测，主成分分析，爬山法，BP 神经网络 ，Fisher ’s 判别分析。

一、最优分割的介绍：1.1、测井曲线的分层问题，可以等效为对一批有序样本进行划分分段问题，这类问题的提法如下：设有一批（N 个）按一定顺序排列的样品，每一个样品测得p 项指标，其原始资料矩阵：⎥⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⨯x x x x x x x x x X Np N N p p P N212222111211)(其中元素x ij 表示第i 个样品第j 个指标的观测值。

如果把N 个样品按顺序（不破坏序列的连续性）进行分割，其所有的可能分割方法共有：121112111-=+++-----N N N N N c c c种。

现在要求在所有的分割中找出一种分割方法，这种分割方法满足各段内的差异最小，而各段间的差异最大。

称这样的一种分割方法为最优分割法。

各段内部差异最小，即各段内的数值变化最小。

段内数值变化可用变差（类的直径）表示，样品段{1,,i i j x x x + }的变差可以表示为： )()(x x x x d ij l Tij ji l l ij -∑-==，其中∑=+-=ji l lijx x i j 11d ij 表示样品段{1,,i i j x x x + }内样品间的差异情况，d ij 越小表示段内各样品之间的数值比较接近，反之，d ij 越大表示段内个各样品数值之间的差异大，要各段内的差异达到最小，即所分成各段内的变差总和（总变差）为最小。

高技术通讯2020年第30卷第12期：1215-1224doi：10.3772/j.issn.1002-0470.2020.12.002基于多粒度聚类的测井曲线自动分层识别方法①姬庆庆②***朱登明**石敏***王兆其**周军****「中国科学院大学北京100049）（"中国科学院计算技术研究所前瞻研究实验室北京100190）（如华北电力大学控制与计算机工程学院北京102206）（**“中国石油集团测井有限公司西安710065）摘要随着测井技术及大数据分析技术的快速发展，自动测井解释技术可以有效辅助人工快速开展储层划分、油水层解释等工作。

为了提升储层划分及油水层识别准确度，本文提出了一种基于有监督学习的多粒度聚类识别方法，该方法通过对标准测井曲线及分层结果的学习提取不同分层测井曲线特征，在划分出储层的基础上再进行油水层识别。

与已有方法相比，本文方法通过对真实测井曲线进行多种处理，从而融合曲线多层次特征,有利于取得更加准确的分层结果。

实验结果表明，该方法可以对测井曲线进行自动分层，提高了曲线自动分层的效率，在真实测井曲线上能够取得较好的分层识别结果。

关键词自动分层；多粒度聚类；测井曲线0引言测井技术在勘探过程中收集关于地质储集层的“四性”信息,即“岩性、物性、电性、含油性”，测井解释则需要通过“四性”之间的关系建立测井解释模型,确定油层有效厚度。

测井解释通过研究储集层电性与岩性、物性、含油性的对应关系，力求消除岩石矿物背景对于油层信息的影响，从而达到客观评价砂岩储集性能和流体性质，并准确划分储层的目的⑴。

现阶段国内众多单位多以常规曲线为基础，结合区块地质特点，采用传统方法利用人工对油气层进行识别、解释和评价，还没有较为成熟的自动分层解释软件⑵。

由于人工解释的方法需要大量人力，同时分层结果易受解释人员主观因素的影响，因此难以满足不断提高的测井解释要求。

随着油气勘探规模的不断扩大,测井解释将面对更多更复杂的研究对象，测井分层解释方法的发展与测井技术的发展息息相关。

测井曲线分层问题摘要测井曲线分层是在地球物理勘探中利用测井资料了解地下地质情况，首先要完成的基础工作。

本文主要解决了以附件中1号井为标准井，并根据此井的各种测井曲线数据，建立了数学模型，对第2号至7号井进行自动分层，并且通过分析，与人工分层结果进行比较分析，进一步对1号井的分层结果进行说明；对第8号井至13号井进行自动分层，并给出结论两个问题。

针对问题一，本文首先通过查资料并观察附表中1号井的数据剔除了一些变化规律不明显的指标如CAL、DEVi等，筛选出了SP、GR、AC 、CNL 、RT、RILD、RILM七个显著变化的指标，根据经验又剔除了各个指标中明显错误的数据；然后利用主成分分析法的思想挑选了在主成分中贡献率较大的指标AC、CNL、SP三个指标。

接着画出三个指标的综合测井曲线，由于每一层的指标差异性、稳定性，本文采取了层内差异法，结合综合测井曲线，将每一个井进行了大致的粗分层。

最后要将相似程度高的层进行合并，而聚类分析是根据某一分类统计量来度量多个观察量之间的相似程度，依相似程度高低决定是聚合为一层，还是划为不同层，本文利用聚类分析法将第2至7号井进行细致的分层，与人工分层进行了比较，判断其精度，结果见表4、表5并对模型进行了改进，进一步提高合理性。

针对问题二，本文利用问题一中所得出的规律对第8号井至13号井进行了分层，结果见表6，并进行了分析。

关键词：测井曲线自动分层主成分分析层内差异法聚类分析测井区县分层是在地球物理勘探中利用测井资料了解地下地质情况最基本也是最重要的问题。

目前最常用的人工分层方法不仅费时费力，而且分层取值过程中受测井分析人员的经验知识和熟练程度影响较大，主观性较强，也会因为不同的解释人员的个人标准有误差，而造成不同的人员有不同的分层结果。

本文主要解决的问题有：1、以1号井为标准井，根据此井的各种测井曲线数据，建立合适的数学模型，对第2号至7号井进行了自动分层，并且通过分析，与人工分层结果进行比较分析并改进了数学模型，对1号井的分层结果进行说明。